什么是数据可视化？
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。
表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。
对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
数据可视化的趋势，是什么？
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在。大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业，在大数据行业中，数据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息，更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域。
大数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/相关：大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元https://www.toutiao.com/i6589398403321430532/https://www.toutiao.com/i6630975917390823943/。
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有没有哪里提供了机器学习数据挖掘算法的基本实现？
目前公开可以使用的，在机器学习和数据挖掘领域的算法包有很多。根据不同的场景、使用者的不同知识背景(主要是编程语言)，都有对应的，可以快速使用的算法库。下面介绍比较流行的python机器学习库scikit-learn。scikit-learn对于ML领域的Pythoner来说，scikit-learn这个包肯定是必不可少会用到的。
Scikit-learn项目最早由 David Cournapeau发起的，专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。Scikit-learn主要包括四大领域的算法集，每一个类型都有若干种不同的算法。分类算法包括常用的逻辑回归、支持向量机、各种决策树算法(C4.5,ID3,CART)、多种分布的朴素贝叶斯算法(高斯分布、伯努利分布),神经网络(主要是多层感知机，不过scikit-learn并不是一个深度学习库，所以这里的神经网络并不好用) 等等。
回归算法 主要支持向量回归（SVR），岭回归，Lasso回归，弹性网络（Elastic Net)和一些线性回归模型等。聚类scikit-learn基本上包含了各种类型的聚类算法，具体包括：K-均值聚类，谱聚类，层次聚类，DBSCAN等。流形学习流形学习最常见的用法就是对高维数据可视化的时候用于降维，scikit-learn中集成了著名的t-sne，isomap等算法。
工作中现在强调数据可视化，什么是数据可视化啊，如何能实际应用到工作中？
数据可视化，简简单单就是把数据展示出来吗？非也非也，其终极是为了满足用户对数据的价值期望，利用数据，借助可视化工具，还原和探索数据隐藏价值，描述数据世界。emmmmm，还是说人话吧，就是以下两步。分析需求，熟悉数据，制定目标。选用合适图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图）进行组合进行数据展示。
为什么要做数据可视化？你难道不欣赏折线图那婀娜多姿的曲线？柱状图那美丽的大长腿？美丽！直观！有魅力，吸引人眼球。好吧~ 其实，就是密密麻麻的数据可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。都说数据可视化难，难在哪？好的产品体验不是一件容易的事情，是专业的产品经理、UE、UI完美配合的产物。
同样，做好数据可视化也不容易，需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感，并且还能够与受众进行换位审视。总得来说，扎实的理论结合大量的实践磨炼，把理论固化成自我认知。这时候就要推荐亿信华辰的数据可视化工具了。小到一张数据报表，大到一块数据大屏，有了工具当然事半功倍。
数据可视化在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——领导驾驶舱。领导驾驶舱：最懂老板的需求领导驾驶舱，顾名思义就是让boss们对企业的管理能够找到在飞机或汽车驾驶舱里面的驾驶感觉，即为高层管理层提供的“一站式”决策支持的管理信息中心系统。
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3D中国地图可以清晰的展示出各省之间的数据差异，因此3D中国地图一般用于展示一些以省级进行汇总的数据，例如全国各省房价指数展示：而立体地球则是非常好的跨区域的基于地理信息的数据载体。相对于平面地图，3D地球更加生动，表现力也更强。亿信BI中的3D地球分为渲染地图、标点地图和流向图，其中流向图一般用于展示全球范围内的资源流动情况。
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